Отмена

Из этой заметки вы узнаете, почему кнопка отмены действия не должна иметь цвет.

Почему
«Отмена» закрывает текущий экран пользователя и возвращает его к предыдущему экрану. Эта отклоняющая кнопка является защитой от нежелательных изменений в системе. Но когда она похожа на кнопку призыва к действию, это трудно распознать. Поэтому делайте кнопку серой.

Цвет
При использовании серого необходимо сделать его достаточно темным. В противном случае кнопка не будет разборчивой и может выглядеть как отключенная.

Выводы
Делайте кнопку «Отмена» темно-серой, чтобы пользователь воспринимал ее как возврат в безопасную зону, а не призыв к действию. 

Хочу Молиться На Самостоятельных Людей

Очередной зашквар. Партнёр по бизнесу ругает меня за то что я много делаю руками или переделываю за другими людьми.

Приведу парочку примеров, где для меня было очевидно «хули ты стонешь? пойди и сделай!», а для человека было «а я вот не могу и жду»

Задача: сделать презентацию клиенту
ЦА понятная, есть примеры, структура и часть контента.
Что получаем: набросанные заголовки, бардак и отсутствие оформления, нормального текста.
Что имеем:
— вот преза, я писать текст нормально не могу, может ты его напишешь?
— оформлять я тоже не могу, у нас же куча дизайнеров — давайте им задачу дадим. не вижу смысла это делать мне.
— я сижу без работы два дня и жду от вас действий, что мне делать?

Да ты, сука, сядь и изучи keynote или figma, у тебя есть пример того «как надо» перед глазами, посмотри уроки какие-то. Хули ты сидишь без работы и чего-то ждёшь, если на презе всё завязано?

Мы не корпорация, а студия в 20 человек, ты реально ждёшь чтоб за тебя кто-то хорошо написал текст и подвигал блоки в keynote?

Ещё пример: сделать таблицу проектов, ресурсов и команд в notion, чтоб каждую неделю синхронизироваться.
Что имеем
— Я сделал документ в excel, потому что notion непонятный, мне проще в excell, я так привык.
Всё это плохо грузится, найти в гугл-диксе сложно, потому что база знаний и дашбордов у нас в notion и все там работают.

Давай ещё open office внедрим потому что тебе так привычно? Будем все устанавливать его и страдать каждую неделю, лишь бы тебе удобно было.

Ну и третий: написать инструкцию про внутренний процесс.
Что имеем:
— Я вот вроде написал, но есть моменты, где я не понимаю как написать, потому что я в этих процессах сам не участвовал, это арт-дир делает, поможешь мне — напишешь как надо?

Господи ты боже мой! Подойди к арт-диру и спроси, зачем ты мне пишешь? Я запрещаю тебе с людьми общаться? Привязываю к креслу и рот кляпом затыкаю?

Люди, искусственно создающие себе барьеры — беспомощные люди. Не надо так.

Все ситуации выдуманы, любое совпадение с реальностью случайно 🙂

Впечатления от станции

На конференции были специальные зоны, в которых можно было пообщаться с Алисой. Хочу поделиться своими впечатлениями об интерфейсе и пользовательском опыте.

Самое главное отличие Яндекс Станции от конкурентов — её можно подключить к телевизору, и если опыт общения с голосовым помощником у нас уже есть (Siri, Google Assistant), то как будет выглядеть взаимодействие с голосовым ассистентом, который в тоже время имеет визуальный интерфейс? Очень интересно.

Итак, интерфейс подключенной к телевизору Алисы внешне очень напоминает интерфейс любого умного телевизора, все что показано на экране и не является контентом — это и есть кнопки. Если можно листать далее, то на кнопке так и написано «далее», получается, это даже не кнопка — а подсказка к вашей команде. Например, если мне нужно выбрать третий фильм в списке, то на карточке с фильмом так и будет написано — «3».

Мне кажется, что когда подобное взаимодействие станет чем-то обыденным — такие подсказки перестанут быть нужны, как в свое время отпала нужда в скевоморфизме — все выучили, что кнопка это кнопка, и её больше не нужно было отрисовывать как реальную кнопку со всеми тенями.

Во время демонстрации мне особенно интересно было узнать, как Алиса обрабатывает ошибки, ведь если по голосу она меня не поняла, то ввести более точный запрос у меня никак не получится. Парень, проводящий демонстрацию, показал это на примере вопроса о погоде на марсе — Алиса просто не смогла ответить, сказала, что не знает. Тогда я спросил у неё «а в москве?» и она поняла контекст — дала прогноз погоды по Москве. Это здорово.

Дальше, я хотел выяснить как она понимает, где показывать мой запрос — на ютубе, на кинопоиске или амедиатеке. Парень попросил Алису показать котиков, и она открыла ютуб. Но я решил дать запрос посложнее и попросил показать мне видео Усачева — Алиса также открыла ютуб, но выборка была не самой очевидной — какие-то рандомные видео из ютуба с непонятными людьми (хотя по идее канал Руслана Усачева один из топовых). А если я имел в виду писателя? По итогу, мне было не очень понятно, как Алиса выбирает место поиска, и как мне уточнить какой-нибудь сложный запрос.

В итоге, чувак, проводящий демонстрацию, поделился тем, как они думают обходить ограничения голосового ввода — есть вариант подружить Алису с пультом от телевизора, либо встроить навигацию прям в мобильное приложение.

Еще, как мне кажется, очень важно, чтобы такие интерфейсы давали быструю обратную связь — ведь у нас нет физического контакта, зато есть паттерн общения в диалоге, и если наш собеседник будет тупить — это испортит все взаимодействие. У Алисы пока с этим все в порядке.

Это все очень интересно — новый опыт взаимодействия с цифровыми продуктами, другая степень абстракции, когда не надо искать необходимую функцию, а можно напрямую её вызвать. Как сказал Аркадий Волож, прогресс неостановим — уже через несколько лет это станет стандартом.

А как вам Яндекс Станция?

Кажется, неплохая статья о том, как анализировать данные

Да-да, нельзя просто пыриться в гугл-аналитику и молиться, чтобы кривая посещений поползла вверх. Нужно делать какие-то выводы, что-то менять и проверять. Однако, как убедиться в том, что вы не предлагаете какой-то нонсенс?

Вот несколько советов о том, что ж делать-то:

1. Почистите свои данные. Нельзя просто взять и начать интерпретировать полученные результаты, нужно с ними поработать, очистив от лишних всплесков и нерелевантных значений. А уже после этого делать выводы.

2. Держите в голове вопрос, на который вы хотите ответить при помощи данных. Иначе рискуете собрать много бесполезных цифр.

3. Описывайте данные простыми словами. Такие описания помогут вам не запутаться, и быстрее понимать их значение другим людям.

4. Проверьте, что контекст сбора данных был верным. Если вы собрали данных за два года, то половина из них может оказаться нерелевантной из-за изменившегося контекста (например, был проведён редизайн сайта).

5. Собирайте данные из разных источников, чтобы собрать полную картину и проверить данные на противоречия.

6. Выделите свои основные KPI и смотрите на них. Так не потонете в пучинах таблиц и цифр.

7. …но сравнивайте их и с другими метриками, которые идут с KPI в противоречие.

8. Ищите не только данные, которые подтверждают ваши гипотезы, но и те, которые их опровергают. Хоть так соблазнительно закончить исследование, если вы вроде как нашли доказательства ваших инсайтов, но потратьте немного времени и подумайте, где вы можете найти опровержение — возможно, вас ждёт сюрприз.

9. Исследуйте аномалии. Если вы видите наравномерные всплески и провали ключевых метрик, потратьте усилия, чтобы понять их причины. Возможно, это проявления какой-то большой проблемы.

10. Категоризируйте и кластеризируйте качественные и количественные данные — так с ними будет проще работать.

11. Визуализируйте ваши данные. Порой, так будет проще делать выводы, чем просто пырясь в таблицу.

12. Используйте цветовое кодирование… очевидно. ✅

13. Используйте когортный анализ, когда это возможно. (Ну такое)

14. Используйте специальные тулы. (Тут в статье реклама видимо)

https://databox.com/how-to-analyze-data

Олег Большаков написал о проектировании системы уведомлений.

1. Выберите процесс. Например, в системе управления проектами это может быть утверждение результата выполнения задачи. Определите участников процесса и выделите задействованные роли. Например: исполнитель, инициатор, утверждающий, робот.

2. Создайте каркас: первый столбец таблицы — для событий, остальные столбцы — для уведомлений для каждой пары «задействованная роль и канал связи» (пуш-уведомления, письма, персональная лента). Например: «Персональная лента: Исполнитель».

3. Выпишите события, которые могут произойти в рамках процесса. События группируйте по ролям, которые их создают.

4. Определите принципы получения уведомлений, чтобы спроектировать только актуальное для каждой роли и не заваливать пользователей лишней информацией. Например, инициатор узнаёт о решениях утверждающих и всех изменениях, которые кто-либо вносит в процесс. Здесь помогут пользовательские интервью и другие исследования.

5. Заполните ячейки с уведомлениями по каждому событию для каждой пары «канал связи: роль». Ставьте прочерк там, где уведомления не будет.

— Старайтесь переиспользовать формулировки;
— Выделяйте переменные среди основного текста;
— Не забывайте о правилах хороших уведомлений: краткость, максимум полезной информации, тон соответствует бренду.

6. Доработайте события. Добавьте формулировки:

— Для массовых событий. Например: «ПОЛЬЗОВАТЕЛЬ: Добавил в утверждение N файлов»;
— Для последовательностей действий. Например: если пользователь удалил одного утверждающего и добавил другого, пишите «Заменил утверждающего с УТВЕРЖДАЮЩИЙ на УТВЕРЖДАЮЩИЙ».

Как рассчитать время прочтения статьи

Время прочтения — крутая фишка, которая помогает клиентам сервиса оценить заранее есть ли у них время на прочтение материала или нет. Если вы хотите сделать такое у себя и вам надо передать решение разработчику, ловите готовую инструкцию.

Время на чтение статьи рассчитываем так:
Средняя скорость чтения взрослого человека — 1500 знаков в минуту. Если взять количество знаков в статье и поделить на 1500, получим количество минут. Каждая картинка прибавляет к общему времени +0,2 минуты. Округляем до большего целого числа уже после 0,3 включительно. Запас взят, чтобы не сильно обманывать ожидания людей, что читают медленнее среднего.

Например у нас есть статья на 4315 знаков с двумя картинками.

4315/1500 =2,87
2,87+0,2×2 картинки = 3,27

Округляем до 3 минут чтения.

Если бы знаков было 4 350, то мы бы получили 4 минуты чтения, округлив 3,3 до 4.